在搭建AI智能问答之前，我们需要做好相应的前期准备工作，不能盲目地去搭建模型。这样很容易导致我们模型后续的不完整性。所以looklook今天就基于搭建AI智能问答最基础的思路，带领大家一起去理顺一下我们需要做什么前期工作才能保证AI智能问答工具的质量。

搭建AI智能问答的前期工作

1.明确需求：确定你的问答工具的具体用途和目标用户群体，明确你希望工具能够回答什么类型的问题。

2.收集数据：收集相关的问答数据作为模型训练的输入，可以通过爬取互联网上的问答网站、电子书籍或其他资源来获取。

3.数据清洗和处理：对收集到的数据进行清洗和预处理，例如去除噪音、统一格式、分词等，确保数据的质量和一致性。

4.选择合适的模型：根据你的需求和数据情况，选择适合的AI模型进行训练和推断。常用的模型包括BERT、GPT等，根据实际情况选择合适的预训练模型或自行训练模型。

5.训练模型：使用收集到的问答数据对选择的模型进行训练，在训练过程中可以使用一些优化方法和技巧，如学习率调整、正则化等，提高模型的性能和效果。

6.评估和调优：使用一部分保留的数据对训练好的模型进行评估和调优，根据评估结果调整模型参数，以提高问答工具的准确性和性能。

7.部署和测试：将训练好的模型部署到实际的问答系统中进行测试，检查系统的稳定性和性能，对问题进行回答并及时修复可能存在的问题。

如何建设AI智能问答

最近，HelpLook这一网站建设工具引入了一项新功能，即网站智能问答。使用该功能时，用户只需将原先企业知识库的网址复制到HelpLook的后台，系统会自动导入相关资料到网站中。一旦完成导入，HelpLook的AI功能就可以根据这些资料自动生成答案。当用户提到与这些资料相关的关键词时，系统能够自动捕捉并提供相应答案。以下是操作方式：

1、新建站点之后选择已有站点，根据具体需求填写站点名称、站点语言、站点链接这些相关信息。

2、点击【确定】，系统会弹出loading中转页面，在url提取过程中下方同步显示已提取链接。这样就证明已经提取成功。

3、完成后跳出toast提示“提取完成！”，即可自动进入【内容管理】页面。

4、然后我们在sdk插件助手那里就可以开始使用了

   

总结

搭建AI智能问答工具是一个迭代的过程，需要不断地进行数据收集、模型训练和优化，以提高问答工具的准确性和性能。所以前期工作和工具搭建只是很基础的工作，后续还需要我们不停地去运营和优化。这样才能保证我们AI智能问答工具一直符合需求。